fisl14: como domar uma fera de 1 tflop que cabe na palma da sua mão!
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Palestra realizada por Luciano Palma em 3/7/2013 no FISL14, abordando Programação Paralela e o Intel Xeon Phi.TRANSCRIPT
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Como domar uma fera de 1TFlop que cabe na palma da sua mão
Luciano Palma (@LucianoPalma)Community Manager – Servers & HPCIntel Software Brasil
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A Capacidade Computacional evoluiu. O Software não acompanhou.
A densidade de transistores continua aumentando, mas…
… o aumento da velocidade (clock) não
A grande maioria dos PCs vendidos são multi-core, mas…
… muitos programas / cargas ainda não tiram proveitodo paralelismo possível
O Processamento Paralelo é chave para obtero máximodesempenhopossível
2
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3
Lei de Moore
Se transistores fossem pessoas
Agora imagine o que 1,3 bilhões de pessoas poderiam fazer num palco.
Essa é a escala da Lei de Moore
0.1
1
10
100
1000
1970
1975
1980
1985
1990
1995
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2010
2015
2020
Watts
Per ProcessorPower
Wall
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2004
2005
2006
2007
2008
TPCC 4 Processor
Published
Single Core
Dual
Core
Quad
Core
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TPCC 4 Processor
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Por que Programação Paralela é Importante?
Competitividadena Indústria
PesquisaCientífica
SegurançaNacional
Modelagem de
Clima/Tempo
Segurança Nacional
Pesquisa Farmacêutica
Maiores Desafios Maior Complexidade Computacional…
… mantendo um “orçamento energético” realista
4
Imagens Médicas
Exploração de Energia
Simulações
Desempenho Computacional
Total por país
Análises Financeiras
Projeto de novos Produtos
CAD/manufatura
Criação de Conteúdo Digital
Corrida Computacional
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Em Computação de Alto Desempenho (HPC), a Simulação é crucial
The Scientific Method is Dead-Long Live the (New) Scientific Method, June 2005Richard M. Satava, MD Journal of Surgical Innovation
A Nova Computação estimulou um Novo Método Científico*
Método Científico Clássico
Hipótese Análise
Conclusão
Refinamento
Experimentação
Modelagem e
Simulação/Refinamento do
Experimento
Previsão
Análise
Conclusão
Refinamento
Hipótese Experimentação
Para simular efetivamente… precisamos nos basear em computação paralela!
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Exemplo de como a Computação Paralela tem ajudado...
Problema: Processamento de Imagens de Ressonância MagnéticaPediátrica é difícil. A reconstruçãoda imagem precisa ser rápida• Crianças não ficam paradas
não seguram a respiração
• Baixa tolerância a exames demorados
• Custos e Riscos da Anestesia
Solução: MRI Avançada: Processamento Paralelo de Imagense Compressed Sensing reduziramdramaticamente o tempo de aquisição da MRI• Reconsturção 100x mais rápida
• MRI de qualidade mais alta e mais rápida
• Esta imagem: paciente de 8 meses com massacancerígena no fígado
– Reconstrução Serial: 1 hora
– Reconstrução Paralela: 1 minuto
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Computação Serial vs. Paralela
Serialização
Faz Sentido!
Fácil para fazer “debug”
Determinístico
No entanto… … aplicações serializadas não maximizam o desempenho de saída(output) e não evoluirão no tempo com o avanço das tecnologias
Paralelização – dá para fazer?!
Depende da quantidade de trabalhoa realizar e da habilidadede dividir a tarefa
É necessário entender a entrada (input), saída (output) e suas dependências
for (i=0; i< num_sites; ++i) {
search (searchphrase, website[i]);
}
parallel_for (i=0; i< num_sites; ++i) {
search (searchphrase, website[i]);
}
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Dividindo o trabalho…
Decomposição de Tarefas: Executa diferentes funções do programa em paralelo. Limitada escalabilidade, portantoprecisamos de…
Decomposição de Dados:Dados são separados em blocos e cada bloco é processado em umatask diferente.
A divisão (splitting) pode sercontínua, recursiva.
Maiores conjuntos de dados mais tasks
O Paralelismo cresce à medida queo tamanho do problema cresce
#pragma omp parallel shared(data, ans1, ans2)
{
#pragma omp sections
{
#pragma omp section
ans1=do_this(data);
#pragma omp section
ans2=do_that(data);
}
}
#pragma omp parallel_for shared(data, ans1)
private(i)
for(i=0; i<N; i++) {
ans1(i) = do_this(data(i));
}
#pragma omp parallel_for shared(data, ans2)
private(i)
for(i=0; i<N; i++) {
ans2(i) = do_that(data(i));
}
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Técnicas de Programação Paralela: Como dividir o trabalho entre sistemas?
É possível utilizar Threads (OpenMP, TBB, Cilk, pthreads…) ouProcessos (MPI, process fork..) para programar em paralelo
Modelo de Memória Compartilhada
Único espaço de memória utilizado por múltiplos processadores
Espaço de endereçamento unificado
Simples para trabalhar, mas requer cuidado para evitar condições de corrida(“race conditions”) quando existe dependência entre eventos
Passagem de Mensagens
Comunicação entre processos
Pode demandar mais trabalho para implementar
Menos “race conditions” porque as mensagens podem forçar o sincronismo
“Race conditions”
acontecem quando processos ou
threads separados modificam ou
dependem das mesmas coisas…
Isso é notavelmente difícil de
“debugar”!
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Agora um pouco de hardware…
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Engenharia e Arquitetura…
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Intel inside, inside Intel…
Um processador com múltiplos cores possui
componentes “comuns” aos cores.
Estes compontentes recebem o nome de Uncore.
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Intel inside, inside Intel…
E agora, dentro do core…
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Vetores SIMD (SSE)
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Vetores SIMD (AVX)
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Vetorização (SIMD – Single Instruction Multiple Data)
Modo EscalarUma instrução produz
um resultado
Processamento SIMD (vetorizado)Instruções SSE, AVX, AVX2
Uma instrução pode produzir múltiplos resultados
+a[i]
b[i]
a[i]+b[i]
+
c[i+7] c[i+6] c[i+5] c[i+4] c[i+3] c[i+2] c[i+1] c[i]
b[i+7] b[i+6] b[i+5] b[i+4] b[i+3] b[i+2] b[i+1] b[i]
a[i+7] a[i+6] a[i+5] a[i+4] a[i+3] a[i+2] a[i+1] a[i]
for (i=0;i<=MAX;i++)
c[i]=a[i]+b[i];
a
b
a+b
+
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Intel® Xeon Phi™ Ainda mais poder de processamento!
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Até 61 cores (4 threads por core)
8 GB RAM GDDR5
Transferência de memória a 320 GB/sec
Vetores de 512 bits
1 TFLOP de processamento (Precisão Dupla)
1 slot PCIe-x16
Uso eficiente de energia (300 W)
Intel® Xeon Phi™ Ainda mais poder de processamento!
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Intel® Xeon Phi™
Cada placa é vista como um nó num cluster
Programação: x86
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Intel® Xeon Phi™
Visão de Software da Arquitetura do Intel® Xeon Phi™
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Intel® Xeon Phi™
Visão de Hardware da Arquitetura do Intel® Xeon Phi™
Um anel bidirecional de alta velocidade
interconecta as caches L2 dos cores
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Intel® Xeon Phi™
4 threads por core
Microarquitetura Pentium otimizada
Clock de 1.1 GHz
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Intel® Xeon Phi™
GFLOP/sec =16 (SP SIMD Lane) x 2 (FMA) x 1.1 (GHZ) x
60 (# cores) = 2.112 (aritmética de precisão simples)
GFLOP/sec = 8 (DP SIMD Lane) x 2 (FMA) x 1.1 (GHZ) x 60
(# cores) = 1.056 (aritmética de precisão dupla)
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Por que descer neste nível?
Utilizar todas as “threads de hardware” Não esquecer o HyperThread
Utilizar todas as unidades de execução
Retirar o máximo de instruções por ciclo de clock
Otimizar o uso dos unidades de vetores (AVX/AVX2)
Loops otimizados
Manter as caches com dados/instruções válidos
Evitar “cache misses”
Aproveitar o “branch prediction”
Evitar o “stall” da pipeline
Para tirar o máximo proveito dos recursos do hardware!
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Por que descer neste nível?
Utilizar todas as “threads de hardware” Não esquecer o HyperThread
Utilizar todas as unidades de execução
Retirar o máximo de instruções por ciclo de clock
Otimizar o uso dos unidades de vetores (AVX/AVX2)
Loops otimizados
Manter as caches com dados/instruções válidos
Evitar “cache misses”
Aproveitar o “branch prediction”
Evitar o “stall” da pipeline
Para tirar o máximo proveito dos recursos do hardware!
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Por que descer neste nível?
Utilizar todas as “threads de hardware” Não esquecer o HyperThread
Utilizar todas as unidades de execução
Retirar o máximo de instruções por ciclo de clock
Otimizar o uso dos unidades de vetores (AVX/AVX2)
Loops otimizados
Manter as caches com dados/instruções válidos
Evitar “cache misses”
Aproveitar o “branch prediction”
Evitar o “stall” da pipeline
Para tirar o máximo proveito dos recursos do hardware!
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Existem recursos para lhe ajudar!
Ferramentas de Software da Intel
IDZ – Intel Developer Zone
http://software.intel.com
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Intel® Cilk™ Plus
• Extensões para as linguagens C/C++ para simplificar o paralelismo
• Código abertoTambém um produto Intel
Intel® Threading Building Blocks
• Template libraries amplamente usadas em C++ para paralelismo
• Código abertoTambém um produto Intel
Domain Specific Libraries
• Intel® Integrated Performance Primitives
• Intel® Math Kernel Library
Padrões estabelecidos
• Message Passing Interface (MPI)
• OpenMP*
• Coarray Fortran
• OpenCL*
Modelos de Programação Paralela
Níveis de abstração conforme a necessidade
Mesmos modelos para multi-core (Xeon) e
many-core (Xeon Phi)
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Exemplo de uso
Intel® Cilk™ Plus - Tasking
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Palavras-chave do Intel® Cilk™ Plus
Cilk Plus adiciona 3 palavras-chave ao C/C++:
_cilk_spawn
_cilk_sync
_cilk_for
Usando #include <cilk/cilk.h>, você pode usar as palavras-chave: cilk_spawn, cilk_sync e cilk_for.
O runtime do CILK Plus controla a criação de threads e seuagendamento. O pool de threads é criado antes do uso das palavras-chave do CILK Plus.
Por default, o número de threads é igual ao número de núcleos (incluindo hyperthreads), mas pode ser controladopelo usuário
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cilk_spawn e cilk_sync
cilk_spawn dá ao runtime a
permissão para rodar uma função-filha de forma assíncrona.
– Não é criada (nem necessária) uma 2a thread!
– Se não houver workers disponíveis, a função-filha seráexecutada com uma chamada a uma função serial.
– O scheduler pode “roubar” a fila da função-pai e executá-la em paralelo com a função-filha.
– A função-pai não tem garantia de rodar em paralelo com a função-filha.
cilk_sync aguarda a conclusão de todas as funções-filhas
antes que a execução prossiga além daquele ponto.
– Existem pontos de sincronismo (cilk_sync) implícitos –discutidos adiante.
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Um exemplo simples
Computação recursiva do número de Fibonacci:
int fib(int n)
{
int x, y;
if (n < 2) return n;
x = cilk_spawn fib(n-1);
y = fib(n-2);
cilk_sync;
return x+y;
}
Chamadas assíncronas devemcompletar antes de usar x.
Execução pode continuarenquanto fib(n-1) roda.
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cilk_for
Semelhante a um loop “for” regular.
cilk_for (int x = 0; x < 1000000; ++x) { … }
Qualquer iteração pode executar em paralelo com qualqueroutra
Todas as interações completam antes do programa prosseguir
Limitações:
– Limitado a uma única variável de controle
– Deve ser capaz de voltar ao início de qualquer iteração, randomicamente
– Iterações devem ser independentes umas das outras
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Nos bastidores do cilk_for…
void run_loop(first, last) {
if ((last - first) < grainsize) {
for (int i=first; i<last ++i)
{LOOP_BODY;}
}
else {
int mid = (last-first)/2;
cilk_spawn run_loop(first, mid);
run_loop(mid, last);
}
}
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Exemplos de cilk_for
cilk_for (int x; x < 1000000; x += 2) { … }
cilk_for (vector<int>::iterator x = y.begin();
x != y.end(); ++x) { … }
cilk_for (list<int>::iterator x = y.begin();
x != y.end(); ++x) { … }
O contador do loop não pode ser calculado em tempo de compilação usando uma lista. (y.end() – y.begin() não é definido)
Não há acesso randômico aos elementos de uma lista. (y.begin() + n não é definido.)
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Serialização
Todo programa Cilk Plus tem um equivalente serial, chamado de serialização
A serialização é obtida removendo as palavras-chavecilk_spawn e cilk_sync e substituindocilk_for por for
O compilador produzirá a serialização se vocêcompilar com –cilk-serialize (Linux*/OS X*)
Rodar um programa com somente um worker é equivalente a rodar a serialização.
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Semântica Serial
Um programa CILK Plus determinístico terá a mesmasemântica de sua serialização.
– Facilita a realização de testes de regressão;
– Facilita o debug:
– Roda com somente um núcleo
– Roda serializado
– Permite composição
– Vantagens dos hyperobjects
– Ferramentas de análise robutas (Cilk Plus SDK)
– cilkscreen race detector
– cilkview parallelism analyzer
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Sincronismos implícitos
void f() {
cilk_spawn g();
cilk_for (int x = 0; x < lots; ++x) {
...
}
try {
cilk_spawn h();
}
catch (...) {
...
}
}Ao final de uma funcão utilizando spawn
Ao final do corpo de um cilk_for (não sincroniza g())
Ao final de um bloco try contendo um spawn
Antes de entrar num bloco try contendo um sync
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Exemplo de uso
OpenMP – Cálculo de π
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Cálculo de π – Teoriaπ pode ser calculado através da integral abaixo
π = ∫ f(x) * d(x) = 4 / (1 + x2) * d(x) = 3.141592654...0
1
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π = 4 / (1 + 0,52) * 1 = 4 / 1,25 π = 3,2
Cálculo de π – Primeira AproximaçãoValor grosseiramente aproximado de π
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f(0,25) = 3,735; f(0,75) = 2,572 π = 3,153
3,735 * 0,5
= 1,867
2,572 * 0,5
= 1,286
Cálculo de π – Segunda AproximaçãoCom mais aproximações, o valor de π tende ao valor teórico
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Aproximação com 10 intervalos π = 3,14243
,99
0 *
0,1
= 0
,39
9
3,9
12
* 0
,1 =
0,3
91
3,7
65
* 0
,1 =
0,3
76
3,5
63
* 0
,1 =
0,3
56
3,3
26
* 0
,1 =
0,3
33
3,0
71
* 0
,1 =
0,3
97
2,8
12
* 0
,1 =
0,2
81
2,5
60
* 0
,1 =
0,2
56
2,3
22
* 0
,1 =
0,2
32
2,1
02
* 0
,1 =
0,2
10
Cálculo de π – Aumentando os intervalos…Quanto mais intervalos, maior a precisão do cálculo
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SOLUÇÃO DO PROBLEMA ATRAVÉS DE HPCCada thread realiza o cálculo de alguns intervalos
3,9
12
* 0
,1 =
0,3
91
3,7
65
* 0
,1 =
0,3
76
3,5
63
* 0
,1 =
0,3
56
3,3
26
* 0
,1 =
0,3
33
3,0
71
* 0
,1 =
0,3
97
2,8
12
* 0
,1 =
0,2
81
2,5
60
* 0
,1 =
0,2
56
2,3
22
* 0
,1 =
0,2
32
2,1
02
* 0
,1 =
0,2
10
3,9
90
* 0
,1 =
0,3
99
REDUÇÃO
PI = 3,1424
3,9
12 *
0,1
= 0
,391
3,9
12 *
0,1
= 0
,391
3,7
65 *
0,1
= 0
,376
3,7
65 *
0,1
= 0
,376
3,5
63 *
0,1
= 0
,356
3,5
63 *
0,1
= 0
,356
3,3
26 *
0,1
= 0
,333
3,3
26 *
0,1
= 0
,333
3,0
71 *
0,1
= 0
,397
3,0
71 *
0,1
= 0
,397
2,8
12 *
0,1
= 0
,281
2,8
12 *
0,1
= 0
,281
2,5
60 *
0,1
= 0
,256
2,5
60 *
0,1
= 0
,256
2,3
22 *
0,1
= 0
,232
2,3
22 *
0,1
= 0
,232
2,1
02 *
0,1
= 0
,210
2,1
02 *
0,1
= 0
,210
3,9
90 *
0,1
= 0
,399
3,9
90 *
0,1
= 0
,399
3,9
12 *
0,1
= 0
,391
3,9
12 *
0,1
= 0
,391
3,9
12 *
0,1
= 0
,391
3,9
12 *
0,1
= 0
,391
3,7
65 *
0,1
= 0
,376
3,7
65 *
0,1
= 0
,376
3,7
65 *
0,1
= 0
,376
3,7
65 *
0,1
= 0
,376
3,5
63 *
0,1
= 0
,356
3,5
63 *
0,1
= 0
,356
3,5
63 *
0,1
= 0
,356
3,5
63 *
0,1
= 0
,356
3,3
26 *
0,1
= 0
,333
3,3
26 *
0,1
= 0
,333
3,3
26 *
0,1
= 0
,333
3,3
26 *
0,1
= 0
,333
3,0
71 *
0,1
= 0
,397
3,0
71 *
0,1
= 0
,397
3,0
71 *
0,1
= 0
,397
3,0
71 *
0,1
= 0
,397
2,8
12 *
0,1
= 0
,281
2,8
12 *
0,1
= 0
,281
2,8
12 *
0,1
= 0
,281
2,8
12 *
0,1
= 0
,281
2,5
60 *
0,1
= 0
,256
2,5
60 *
0,1
= 0
,256
2,5
60 *
0,1
= 0
,256
2,5
60 *
0,1
= 0
,256
2,3
22 *
0,1
= 0
,232
2,3
22 *
0,1
= 0
,232
2,3
22 *
0,1
= 0
,232
2,3
22 *
0,1
= 0
,232
2,1
02 *
0,1
= 0
,210
2,1
02 *
0,1
= 0
,210
2,1
02 *
0,1
= 0
,210
2,1
02 *
0,1
= 0
,210
3,9
90 *
0,1
= 0
,399
3,9
90 *
0,1
= 0
,399
3,9
90 *
0,1
= 0
,399
3,9
90 *
0,1
= 0
,399
Thread Thread Thread Thread
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Demo de Programação Paralela
Cálculo de π
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Vídeo:
Breve apresentação do Intel® Xeon Phi™
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Nota sobre Otimização
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Risk Factors
The above statements and any others in this document that refer to plans and expectations for the second quarter, the year and the future are forward-looking statements that involve a number of risks and uncertainties. Words such as “anticipates,” “expects,” “intends,” “plans,” “believes,” “seeks,” “estimates,” “may,” “will,” “should” and their variations identify forward-looking statements. Statements that refer to or are based on projections, uncertain events or assumptions also identify forward-looking statements. Many factors could affect Intel’s actual results, and variances from Intel’s current expectations regarding such factors could cause actual results to differ materially from those expressed in these forward-looking statements. Intel presently considers the following to be the important factors that could cause actual results to differ materially from the company’s expectations. Demand could be different from Intel's expectations due to factors including changes in business and economic conditions, including supply constraints and other disruptions affecting customers; customer acceptance of Intel’s and competitors’ products; changes in customer order patterns including order cancellations; and changes in the level of inventory at customers. Uncertainty in global economic and financial conditions poses a risk that consumers and businesses may defer purchases in response to negative financial events, which could negatively affect product demand and other related matters. Intel operates in intensely competitive industries that are characterized by a high percentage of costs that are fixed or difficult to reduce in the short term and product demand that is highly variable and difficult to forecast. Revenue and the gross margin percentage are affected by the timing of Intel product introductions and the demand for and market acceptance of Intel's products; actions taken by Intel's competitors, including product offerings and introductions, marketing programs and pricing pressures and Intel’s response to such actions; and Intel’s ability to respond quickly to technological developments and to incorporate new features into its products. Intel is in the process of transitioning to its next generation of products on 22nm process technology, and there could be execution and timing issues associated with these changes, including products defects and errata and lower than anticipated manufacturing yields. The gross margin percentage could vary significantly from expectations based on capacity utilization; variations in inventory valuation, including variations related to the timing of qualifying products for sale; changes in revenue levels; segment product mix; the timing and execution of the manufacturing ramp and associated costs; start-up costs; excess or obsolete inventory; changes in unit costs; defects or disruptions in the supply of materials or resources; product manufacturing quality/yields; and impairments of long-lived assets, including manufacturing, assembly/test and intangible assets. The majority of Intel’s non-marketable equity investment portfolio balance is concentrated in companies in the flash memory market segment, and declines in this market segment or changes in management’s plans with respect to Intel’s investments in this market segment could result in significant impairment charges, impacting restructuring charges as well as gains/losses on equity investments and interest and other. Intel's results could be affected by adverse economic, social, political and physical/infrastructure conditions in countries where Intel, its customers or its suppliers operate, including military conflict and other security risks, natural disasters, infrastructure disruptions, health concerns and fluctuations in currency exchange rates. Expenses, particularly certain marketing and compensation expenses, as well as restructuring and asset impairment charges, vary depending on the level of demand for Intel's products and the level of revenue and profits. Intel’s results could be affected by the timing of closing of acquisitions and divestitures. Intel's results could be affected by adverse effects associated with product defects and errata (deviations from published specifications), and by litigation or regulatory matters involving intellectual property, stockholder, consumer, antitrust, disclosure and other issues, such as the litigation and regulatory matters described in Intel's SEC reports. An unfavorable ruling could include monetary damages or an injunction prohibiting Intel from manufacturing or selling one or more products, precluding particular business practices, impacting Intel’s ability to design its products, or requiring other remedies such as compulsory licensing of intellectual property. A detailed discussion of these and other factors that could affect Intel’s results is included in Intel’s SEC filings, including the report on Form 10-K for the year ended Dec. 31, 2011.
Rev. 4/17/12
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